[发明专利]变频空调等效热参数的在线辨识方法、装置、设备和介质在审
申请号: | 202111667688.5 | 申请日: | 2021-12-30 |
公开(公告)号: | CN114440428A | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
发明(设计)人: | 刘国伟;赵宇明;王静;李艳;周特;包维瀚;万明;黄思睿 | 申请(专利权)人: | 深圳供电局有限公司 |
主分类号: | F24F11/86 | 分类号: | F24F11/86;F24F11/61;F24F11/64;F24F110/12 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 陈金普 |
地址: | 518001 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 变频空调 等效 参数 在线 辨识 方法 装置 设备 介质 | ||
本申请涉及一种变频空调等效热参数的在线辨识方法、装置、设备和介质。在线辨识方法通过获取室内外温度以及空调设定温度,当室内温度与设定温度相同时,根据此时的空调的运行频率、运行频率与制冷量的关系曲线以及当前室内外温差计算等效热阻参数,将运行频率降低至最低频率后,获取第二时刻对应的第二室内温度,再根据第二时刻下的室内外温度差、两个时刻的时间差、最小制冷量以及等效热阻参数计算等效热容参数。本发明的一阶等效热参数模型的等效热参数的辨识方法不受建筑环境、建筑物差异与用户偏好等因素的影响,采用简单的计算方式,将复杂变量简化为固定尺度的简单常量,使更少的参数变量参与到计算当中,从而在实际场景应用中更易实现。
技术领域
本申请涉及电力系统优化调度领域的热参数识别技术领域,特别是涉及一种变频空调等效热参数的在线辨识方法、装置、设备和介质。
背景技术
本发明涉及电力系统优化调度领域的热参数识别技术,具体涉及空调所属建筑物联合系统等效热参数的在线识别。
如今,大规模新型电网负荷的大量接入,大型用电设备的增加对维持电网负荷的稳定性提出了更高的要求与挑战。空调作为夏季电网负荷的不断增加的重要因素,可以通过一定策略进行控制,使其成为极具潜力的需求侧响应资源。等效热参数模型是研究空调参与需求侧响应问题时最为常用的空调-建筑物联合模型。对于单台空调-建筑物联合模型而言,国内外比较成熟的建模方法是基于电路模拟的等效热参数模型。该方法将建筑物-空调联合模型的参数变量(室内温度、室外温度、内部产热/冷、相邻房间热交换、空气渗透率等)等效成电路中的电源、电容、电阻与电感等相关电路元器件来模拟热量在房屋中产生与传递过程,并建立时间,环境温度,功率与制冷量之间的关系。一阶ETP(EquivalentThermal Parameters)模型为建筑物-空调联合系统的基础模型,该模型忽略室内家居,墙体,空气渗透率等固体之间的温度差异。二阶ETP模型,考虑了建筑物内部固体的导热系数与空气导热系数的差异,将固体的温度变化作为变量引入到模型中,可以更精确的反应房屋内部的热量传递过程。这样使得房屋等效热参数识别变得更加困难。等效热参数是研究建筑物-空调联合系统的关键,但由于我国在空调参与电力系统优化调节方面的研究起步较晚,所以通常使用典型参数来进行建模,而没有对于等效热参数(热阻R,热容C)的在线的辨识方法。之后有研究提出,通过24小时的数据采集与遗传算法进行等效热参数的离线识别方法,而由于等效热参数受到多种因素的影响,离线识别存在较大的误差。为弥补这一问题,后续的研究中提出基于粒子群的在线识别方法,通过适应度函数与多次迭代的方式,辨识等效热模型参数。但该方法考虑的环境因素较少并需要较大的计算量以作为精确度的保障。所以在后续的研究中提出,对ETP模型进行离散化处理,并考虑多种环境因素,结合智能用电网络的高时效性与多功能性提升等效热参数辨识的精准度。并提出了高速收敛的新型粒子群算法,以强调在线辨识的实用性。如今,等效热参数的辨识方法得到了进一步的优化,通过最小化等效热参数模型以减小误差,通过遗传算法优化识别等效热参数,并将参数模型的时变性考虑其中。
现有的协同粒子群算法的变频空调等效热参数识别方法与本技术最为接近。该方法首先对变频空调-建筑物的二阶ETP模型进行离散化处理;通过智能用电网络采集实时的环境数据,然后对ETP模型进行在线识别。具体地:
1.建立二阶RTP模型的一阶微分方程组,其中包含变量室内气体与固体的热容与热阻。室内固体、气体的温度与室外温度。
2.根据变频空调频率f与功率为一次线性关系,与制冷量Qac为近二次关系,建立能效比与功率、制冷量关系式。
3.基于上述的空调频率-制冷量线性关系,取固定时间步长Δt=5s。
4.通过智能用电网络采集坏境变量参数。
5.根据历史6小时的数据辨识得到ETP模型参数与误差F,计算第一个5min末的固体温度Tm(5min),更新Tm0=Tm(5min)。
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